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title: "Alumnado UCM"
author: "Carmen Juan"
date: "`r Sys.Date()`"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    source_code: embed
    logo: logos/woman.png
    favicon: logos/ucm_favicon.png
    social: [ "twitter", "facebook", "menu" ]
    navbar:
      - { title: "Datasets", href: "https://www.ucm.es/la-universidad-en-cifras", align: left }
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(readr) 
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(DT)
library(plotly)

df <- read_delim("datos_tratados.csv", delim = ";")
df$CURSO <- factor(df$CURSO)
df$CENTRO <- factor(df$CENTRO)

# Agrupamos los datos por curso
grouped_data <- df %>%
                group_by(CURSO) %>%
                summarise(across(where(is.numeric), sum))

# Agrupamoslos datos por curso
grouped_data <- df %>%
  group_by(CURSO) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), sum))

df_4_M <- select(grouped_data,CURSO,TOTAL_MUJERES)
df_4_H <- select(grouped_data,CURSO,TOTAL_HOMBRES)
colnames(df_4_M)[2] <-"TOTAL"
colnames(df_4_H)[2] <-"TOTAL"

df_4_M$GÉNERO <- rep('Mujer', times = nrow(df_4_M))
df_4_H$GÉNERO <- rep('Hombre', times = nrow(df_4_H))

df_5 <- bind_rows(df_4_M,df_4_H)

```

# Página 1
## Columna 1
### Tabla de datos
```{r}
# Crear una tabla interactiva con DT
tabla_interactiva  <- datatable(df_5, options = list( pageLength = 25))
tabla_interactiva
```

## Columna 2 {data-width=400}

### Cuadro de texto con comentarios {data-height=300}
Podemos incluir texto que explique los resultados de los experimentos.

**1.** __Paso 1:__
  Podemos marcar texto importante usando  *cursiva*  o **negrita**.

**2.** __Paso 2:__
  Podemos incluir infomación del número de filas totales de la tabla.
  Tenemos un total de `r nrow(df)` observaciones.

### Cuadro de texto sin título {data-height=100 .no-title}
Toda la documentación para escribir *bonito* la podéis encontrar en el enlace [enlace](https://rmarkdown.rstudio.com/authoring_basics.html).

### Total de alumnos por curso
```{r fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(df_5, aes(x = CURSO, y = TOTAL)) +
  geom_col(color = "black", fill = "orange") +
  labs(title = "U.C.M.", x = "Curso", y = "Total de alumno/as Matemáticas e Informática",
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust = 1, size = 8))
```

# Página 2

## columna

### Componente dinámico con ggplot + plotly
```{r}
g1 <-ggplot(df_5, aes(x = CURSO, y = TOTAL, fill = GÉNERO)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Total de Alumnos",
       x = "CURSO",
       y = "Total") +
  scale_fill_manual(values = c("Mujer" = "orange", "Hombre" = "green")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust = 1, size = 8))
g2 <- ggplotly(g1)
g2
```

### Componente estático con ggplot 
```{R}
df_3 <- filter(df, CENTRO == "MATEMATICAS" | CENTRO == "INFORMATICA")

df_3$CURSO <- factor(df_3$CURSO)
df_3$CENTRO <- factor(df_3$CENTRO)
df_4_M <- select(df_3,CURSO,CENTRO,TOTAL_MUJERES)
df_4_H <- select(df_3,CURSO,CENTRO,TOTAL_HOMBRES)

colnames(df_4_M)[3] <-"TOTAL"
colnames(df_4_H)[3] <-"TOTAL"

df_4_M$GÉNERO <- rep('Mujer', times = nrow(df_4_M))
df_4_H$GÉNERO <- rep('Hombre', times = nrow(df_4_H))

# Ahora uno las tablas de Hombre y Mujer

df_5 <- bind_rows(df_4_M,df_4_H)


g1 <-ggplot(df_5) +
  geom_boxplot(aes(y=TOTAL, x = CENTRO, fill = GÉNERO) ) +
  labs(title = "Distribución de las mujeres y hombres que estudian en la UCM",
       subtitle = "Gráficos de cajas, (geom_boxplot).",
       x = " ",
       y = "Número de estudiantes \n ",
       caption = "Fuente: El Centro de Inteligencia Institucional, UCM."
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(size = 10),
        #arriba(top), izquierda (left), derecha (right)
        legend.position = "top",
  )
g1
```